摘要

本文是一篇关于生成式人工智能在多模态医学数据合成中的应用的综述。文章介绍了生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）、扩散模型（DMs）和大型语言模型（LLMs）等生成式模型在医学数据合成中的应用，包括影像学、文本、时间序列和表格数据等。文章还讨论了这些模型的工作原理、先进性、应用前景以及面临的挑战。

<工作原理> 生成式模型的工作原理是通过学习真实数据的分布，生成与真实数据相似的新数据。GANs通过对抗训练来学习数据分布，VAEs通过变分推断来近似数据分布，DMs通过逐步添加噪声并逆转来学习数据分布，LLMs通过学习语言的概率分布来生成文本。

<工作流程> 生成式模型的工作流程通常包括数据预处理、模型训练、模型评估和模型应用等步骤。在数据预处理阶段，需要对数据进行清洗、归一化和标注等处理。在模型训练阶段，需要选择合适的模型架构和训练算法，并使用预处理后的数据进行训练。在模型评估阶段，需要使用各种评估指标来评估模型的性能。在模型应用阶段，可以将训练好的模型应用于数据生成、数据增强、疾病预测等任务。

<应用前景> 生成式模型在医学领域有着广泛的应用前景，包括医学图像合成、医学文本生成、生理信号合成等。这些应用可以帮助医生更好地理解疾病、提高诊断准确性、改善治疗效果等。

<标题> 生成式人工智能在多模态医学数据合成中的应用：综述与展望

原理

生成式模型的工作原理是通过学习真实数据的分布，生成与真实数据相似的新数据。GANs通过对抗训练来学习数据分布，VAEs通过变分推断来近似数据分布，DMs通过逐步添加噪声并逆转来学习数据分布，LLMs通过学习语言的概率分布来生成文本。

<工作流程> 生成式模型的工作流程通常包括数据预处理、模型训练、模型评估和模型应用等步骤。在数据预处理阶段，需要对数据进行清洗、归一化和标注等处理。在模型训练阶段，需要选择合适的模型架构和训练算法，并使用预处理后的数据进行训练。在模型评估阶段，需要使用各种评估指标来评估模型的性能。在模型应用阶段，可以将训练好的模型应用于数据生成、数据增强、疾病预测等任务。

<应用前景> 生成式模型在医学领域有着广泛的应用前景，包括医学图像合成、医学文本生成、生理信号合成等。这些应用可以帮助医生更好地理解疾病、提高诊断准确性、改善治疗效果等。

<标题> 生成式人工智能在多模态医学数据合成中的应用：综述与展望

流程

生成式模型的工作流程通常包括数据预处理、模型训练、模型评估和模型应用等步骤。在数据预处理阶段，需要对数据进行清洗、归一化和标注等处理。在模型训练阶段，需要选择合适的模型架构和训练算法，并使用预处理后的数据进行训练。在模型评估阶段，需要使用各种评估指标来评估模型的性能。在模型应用阶段，可以将训练好的模型应用于数据生成、数据增强、疾病预测等任务。

<应用前景> 生成式模型在医学领域有着广泛的应用前景，包括医学图像合成、医学文本生成、生理信号合成等。这些应用可以帮助医生更好地理解疾病、提高诊断准确性、改善治疗效果等。

<标题> 生成式人工智能在多模态医学数据合成中的应用：综述与展望

应用

生成式模型在医学领域有着广泛的应用前景，包括医学图像合成、医学文本生成、生理信号合成等。这些应用可以帮助医生更好地理解疾病、提高诊断准确性、改善治疗效果等。

<标题> 生成式人工智能在多模态医学数据合成中的应用：综述与展望